JP2017202315A - 医用画像診断装置 - Google Patents

Abstract

【課題】効率よく部位検出を行うことを可能とする医用画像診断装置を提供すること。【解決手段】実施形態の医用画像診断装置は、生成部と、記憶部と、検出部と、出力制御部とを備える。生成部は、被検体の３次元画像データを生成する。記憶部は、被検体内の複数の解剖学的特徴点を、複数のグループに対応付けて記憶する。検出部は、設定された検査情報および実行するスキャンの種別に基づいて複数のグループのうち、少なくとも１つのグループを選択し、選択されたグループに対応する解剖学的特徴点に基づいて、少なくとも１つのグループに該当する被検体の部位を検出する。出力制御部は、検出された部位を示す情報を出力するように制御する。【選択図】図２

Description

本発明の実施形態は、医用画像診断装置に関する。

従来、Ｘ線ＣＴ装置（ＣＴ；Computed Tomography）を用いた撮影においては、検査部位と検査内容に応じてデータを収集するためのスキャンプロトコルが設定される。上述したスキャンプロトコルは、プリセットされた複数のスキャンプロトコル候補の中から検査部位と検査内容に適したスキャンプロトコル候補が選択され、プリセットされた条件が適宜調整されることにより設定される。ここで、各スキャンプロトコル候補は、例えば、年齢、成人／子供、男性／女性、体重、身長などの体格や、検査目的などに応じて区分けされ、撮影範囲を設定するための位置決め画像（スキャノ画像）の撮影範囲、スキャノ画像の撮影アングル、位置決め画像を撮影する際の管電圧及び管電流、診断に用いられるデータを収集するための本撮影（スキャン）のスキャン方式、スキャン位置、スキャン範囲、スキャンを実行する際の管電圧及び管電流、画像再構成の位置及び範囲などの種々の条件が予め設定される。

ここで、スキャノ画像に含まれる部位を認識して、上述した種々の条件設定に利用する手法が知られている。かかる手法では、例えば、スキャノ画像をヘリカルスキャンによって３次元で収集し、収集したスキャノ画像の幾何学的特徴から部位を自動認識し、認識した部位に適した撮影条件を設定する。

特開２００８−０１２２２９号公報 特開２００５−２１１５１４号公報 特開２０００−１０７１６９号公報

本発明が解決しようとする課題は、効率よく部位検出を行うことを可能とする医用画像診断装置を提供することである。

実施形態の医用画像診断装置は、生成部と、記憶部と、検出部と、出力制御部とを備える。生成部は、被検体の３次元画像データを生成する。記憶部は、前記被検体内の複数の解剖学的特徴点を、複数のグループに対応付けて記憶する。検出部は、設定された検査情報および実行するスキャンの種別に基づいて前記複数のグループのうち、少なくとも１つのグループを選択し、選択されたグループに対応する解剖学的特徴点に基づいて、前記少なくとも１つのグループに該当する前記被検体の部位を検出する。出力制御部は、検出された部位を示す情報を出力するように制御する。

図１は、第１の実施形態に係る医用情報処理システムの構成の一例を示す図である。 図２は、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置の構成の一例を示す図である。 図３は、第１の実施形態に係るスキャン制御部による３次元のスキャノ画像撮影を説明するための図である。 図４Ａは、第１の実施形態に係る検出機能による部位の検出処理の一例を説明するための図である。 図４Ｂは、第１の実施形態に係る検出機能による部位の検出処理の一例を説明するための図である。 図５は、第１の実施形態に係る検出機能による部位の検出処理の一例を説明するための図である。 図６は、第１の実施形態に係る検出機能による部位の検出処理の一例を説明するための図である。 図７は、第１の実施形態に係る記憶回路によって記憶される仮想患者画像の一例を示す図である。 図８は、第１の実施形態に係る位置照合機能による照合処理の一例を説明するための図である。 図９は、第１の実施形態に係る座標変換によるスキャン範囲の変換例を示す図である。 図１０Ａは、第１の実施形態に係る対応情報の一例を示す図である。 図１０Ｂは、第１の実施形態に係る対応情報の一例を示す図である。 図１１は、第１の実施形態に係る検出部位の優先順位の一例を説明するための図である。 図１２Ａは、第１の実施形態に係る表示制御機能による処理の一例を示す図である。 図１２Ｂは、第１の実施形態に係る表示制御機能による処理の一例を示す図である。 図１２Ｃは、第１の実施形態に係る表示制御機能による処理の一例を示す図である。 図１３は、第１の実施形態に係る表示制御機能による処理の一例を示す図である。 図１４は、第１の実施形態に係るスキャン範囲の調整の一例を説明するための図である。 図１５は、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置による処理の手順を示すフローチャートである。 図１６Ａは、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置による処理の手順を示すフローチャートである。 図１６Ｂは、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置による処理の手順を示すフローチャートである。 図１７は、第２の実施形態に係る表示制御機能による処理の一例を示す図である。 図１８は、第２の実施形態に係る表示制御機能による処理の一例を示す図である。

以下、添付図面を参照して、本願に係る医用画像診断装置について説明する。なお、以下では、医用画像診断装置としてのＸ線ＣＴ（Computed Tomography）装置を含む医用情報処理システムを例に挙げて説明する。なお、図１に示す医用情報処理システム１００においては、サーバ装置と端末装置とがそれぞれ１台のみ示されているが、実際にはさらに複数のサーバ装置と端末装置とを含むことができる。また、医用情報処理システム１００は、例えば、Ｘ線診断装置、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置、超音波診断装置などの他の医用画像診断装置を含むこともできる。

（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係る医用情報処理システム１００の構成の一例を示す図である。図１に示すように、第１の実施形態に係る医用情報処理システム１００は、Ｘ線ＣＴ装置１と、サーバ装置２と、端末装置３とを備える。Ｘ線ＣＴ装置１と、サーバ装置２と、端末装置３とは、例えば、病院内に設置された院内ＬＡＮ（Local Area Network）４により、直接的、又は間接的に相互に通信可能な状態となっている。例えば、医用情報処理システム１００にＰＡＣＳ（Picture Archiving and Communication System）が導入されている場合、各装置は、ＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communications in Medicine）規格に則って、医用画像等を相互に送受信する。

また、医用情報処理システム１００においては、例えば、ＨＩＳ（Hospital Information System）や、ＲＩＳ（Radiology Information System）などが導入され、各種情報が管理される。例えば、端末装置３は、上記したシステムに沿って作成された検査オーダーをＸ線ＣＴ装置１やサーバ装置２に送信する。Ｘ線ＣＴ装置１は、端末装置３から直接受信した検査オーダー、或いは、検査オーダーを受信したサーバ装置２によって作成されたモダリティごとの患者リスト（モダリティワークリスト）から患者情報を取得して、患者ごとのＸ線ＣＴ画像データを収集する。そして、Ｘ線ＣＴ装置１は、収集したＸ線ＣＴ画像データや、Ｘ線ＣＴ画像データに対して各種画像処理を行うことで生成した画像データをサーバ装置２に送信する。サーバ装置２は、Ｘ線ＣＴ装置１から受信したＸ線ＣＴ画像データ及び画像データを記憶するとともに、Ｘ線ＣＴ画像データから画像データの生成を行い、端末装置３からの取得要求に応じた画像データを端末装置３に送信する。端末装置３は、サーバ装置２から受信した画像データをモニタなどに表示する。以下、各装置について説明する。

端末装置３は、病院内の各診療科に配置され、各診療科に勤務する医師によって操作される装置であり、ＰＣ（Personal Computer）やタブレット式ＰＣ、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、携帯電話等である。例えば、端末装置３は、医師によって患者の症状や医師の所見などのカルテ情報が入力される。また、端末装置３は、Ｘ線ＣＴ装置１による検査をオーダーするための検査オーダーが入力され、入力された検査オーダーをＸ線ＣＴ装置１やサーバ装置２に送信する。すなわち、診療科の医師は、端末装置３を操作して、来院した患者の受付情報と電子カルテの情報とを読み出し、該当する患者の診察を行い、読み出した電子カルテにカルテ情報を入力する。そして、診療科の医師は、Ｘ線ＣＴ装置１による検査の要否に応じて、端末操作３を操作して検査オーダーを送信する。

サーバ装置２は、医用画像診断装置によって収集された医用画像（例えば、Ｘ線ＣＴ装置１によって収集されたＸ線ＣＴ画像データ及び画像データ）を記憶したり、医用画像に対して各種画像処理を行ったりする装置であり、例えば、ＰＡＣＳサーバなどである。例えば、サーバ装置２は、各診療科に配置された端末装置３から複数の検査オーダーを受信して、医用画像診断装置ごとに患者リストを作成して、作成した患者リストを各医用画像診断装置に送信する。一例を挙げると、サーバ装置２は、Ｘ線ＣＴ装置１による検査を実施するための検査オーダーを各診療科の端末装置３からそれぞれ受信して患者リストを作成し、作成した患者リストをＸ線ＣＴ装置１に送信する。そして、サーバ装置２は、Ｘ線ＣＴ装置１によって収集されたＸ線ＣＴ画像データ及び画像データを記憶し、端末装置３からの取得要求に応じて、Ｘ線ＣＴ画像データ及び画像データを端末装置３に送信する。

Ｘ線ＣＴ装置１は、患者ごとのＸ線ＣＴ画像データを収集して、収集したＸ線ＣＴ画像データや、Ｘ線ＣＴ画像データに対して各種画像処理を行うことで生成した画像データをサーバ装置２に送信する。図２は、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１の構成の一例を示す図である。図２に示すように、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１は、架台１０と、寝台装置２０と、コンソール３０とを有する。

架台１０は、被検体Ｐ（患者）にＸ線を照射し、被検体Ｐを透過したＸ線を検出して、コンソール３０に出力する装置であり、Ｘ線照射制御回路１１と、Ｘ線発生装置１２と、検出器１３と、データ収集回路（ＤＡＳ：Data Acquisition System）１４と、回転フレーム１５と、架台駆動回路１６とを有する。

回転フレーム１５は、Ｘ線発生装置１２と検出器１３とを被検体Ｐを挟んで対向するように支持し、後述する架台駆動回路１６によって被検体Ｐを中心した円軌道にて高速に回転する円環状のフレームである。

Ｘ線照射制御回路１１は、高電圧発生部として、Ｘ線管１２ａに高電圧を供給する装置であり、Ｘ線管１２ａは、Ｘ線照射制御回路１１から供給される高電圧を用いてＸ線を発生する。Ｘ線照射制御回路１１は、後述するスキャン制御回路３３の制御により、Ｘ線管１２ａに供給する管電圧や管電流を調整することで、被検体Ｐに対して照射されるＸ線量を調整する。

また、Ｘ線照射制御回路１１は、ウェッジ１２ｂの切り替えを行う。また、Ｘ線照射制御回路１１は、コリメータ１２ｃの開口度を調整することにより、Ｘ線の照射範囲（ファン角やコーン角）を調整する。なお、本実施形態は、複数種類のウェッジを、操作者が手動で切り替える場合であっても良い。

Ｘ線発生装置１２は、Ｘ線を発生し、発生したＸ線を被検体Ｐへ照射する装置であり、Ｘ線管１２ａと、ウェッジ１２ｂと、コリメータ１２ｃとを有する。

Ｘ線管１２ａは、図示しない高電圧発生部により供給される高電圧により被検体ＰにＸ線ビームを照射する真空管であり、回転フレーム１５の回転にともなって、Ｘ線ビームを被検体Ｐに対して照射する。Ｘ線管１２ａは、ファン角及びコーン角を持って広がるＸ線ビームを発生する。例えば、Ｘ線照射制御回路１１の制御により、Ｘ線管１２ａは、フル再構成用に被検体Ｐの全周囲でＸ線を連続曝射したり、ハーフ再構成用にハーフ再構成可能な曝射範囲（１８０度＋ファン角）でＸ線を連続曝射したりすることが可能である。また、Ｘ線照射制御回路１１の制御により、Ｘ線管１２ａは、予め設定された位置（管球位置）でＸ線（パルスＸ線）を間欠曝射したりすることが可能である。また、Ｘ線照射制御回路１１は、Ｘ線管１２ａから曝射されるＸ線の強度を変調させることも可能である。例えば、Ｘ線照射制御回路１１は、特定の管球位置では、Ｘ線管１２ａから曝射されるＸ線の強度を強くし、特定の管球位置以外の範囲では、Ｘ線管１２ａから曝射されるＸ線の強度を弱くする。

ウェッジ１２ｂは、Ｘ線管１２ａから曝射されたＸ線のＸ線量を調節するためのＸ線フィルタである。具体的には、ウェッジ１２ｂは、Ｘ線管１２ａから被検体Ｐへ照射されるＸ線が、予め定められた分布になるように、Ｘ線管１２ａから曝射されたＸ線を透過して減衰するフィルタである。例えば、ウェッジ１２ｂは、所定のターゲット角度や所定の厚みとなるようにアルミニウムを加工したフィルタである。なお、ウェッジは、ウェッジフィルタ（wedge filter）や、ボウタイフィルタ（bow-tie filter）とも呼ばれる。

コリメータ１２ｃは、後述するＸ線照射制御回路１１の制御により、ウェッジ１２ｂによってＸ線量が調節されたＸ線の照射範囲を絞り込むためのスリットである。

架台駆動回路１６は、回転フレーム１５を回転駆動させることによって、被検体Ｐを中心とした円軌道上でＸ線発生装置１２と検出器１３とを旋回させる。

検出器１３は、被検体Ｐを透過したＸ線を検出する２次元アレイ型検出器（面検出器）であり、複数チャンネル分のＸ線検出素子を配してなる検出素子列が被検体Ｐの体軸方向（図２に示すＺ軸方向）に沿って複数列配列されている。具体的には、第１の実施形態における検出器１３は、被検体Ｐの体軸方向に沿って３２０列など多列に配列されたＸ線検出素子を有し、例えば、被検体Ｐの肺や心臓を含む範囲など、広範囲に被検体Ｐを透過したＸ線を検出することが可能である。

データ収集回路１４は、ＤＡＳであり、検出器１３が検出したＸ線の検出データから、投影データを収集する。例えば、データ収集回路１４は、検出器１３により検出されたＸ線強度分布データに対して、増幅処理やＡ／Ｄ変換処理、チャンネル間の感度補正処理等を行なって投影データを生成し、生成した投影データを後述するコンソール３０に送信する。例えば、回転フレーム１５の回転中に、Ｘ線管１２ａからＸ線が連続曝射されている場合、データ収集回路１４は、全周囲分（３６０度分）の投影データ群を収集する。また、データ収集回路１４は、収集した各投影データに管球位置を対応付けて、後述するコンソール３０に送信する。管球位置は、投影データの投影方向を示す情報となる。なお、チャンネル間の感度補正処理は、後述する前処理回路３４が行なっても良い。

寝台装置２０は、被検体Ｐを載せる装置であり、図２に示すように、寝台駆動装置２１と、天板２２とを有する。寝台駆動装置２１は、天板２２をＺ軸方向へ移動して、被検体Ｐを回転フレーム１５内に移動させる。天板２２は、被検体Ｐが載置される板である。

なお、架台１０は、例えば、天板２２を移動させながら回転フレーム１５を回転させて被検体Ｐをらせん状にスキャンするヘリカルスキャンを実行する。または、架台１０は、天板２２を移動させた後に被検体Ｐの位置を固定したままで回転フレーム１５を回転させて被検体Ｐを円軌道にてスキャンするコンベンショナルスキャンを実行する。または、架台１０は、天板２２の位置を一定間隔で移動させてコンベンショナルスキャンを複数のスキャンエリアで行うステップアンドシュート方式を実行する。

コンソール３０は、操作者によるＸ線ＣＴ装置の操作を受け付けるとともに、架台１０によって収集された投影データを用いてＸ線ＣＴ画像データを再構成する装置である。コンソール３０は、図２に示すように、入力回路３１と、ディスプレイ３２と、スキャン制御回路３３と、前処理回路３４と、記憶回路３５と、画像再構成回路３６と、処理回路３７とを有する。

入力回路３１は、Ｘ線ＣＴ装置１の操作者が各種指示や各種設定の入力に用いるマウスやキーボード、トラックボール、スイッチ、ボタン、ジョイスティック等を有し、操作者から受け付けた指示や設定の情報を、処理回路３７に転送する。例えば、入力回路３１は、操作者から、Ｘ線ＣＴ画像データの撮影条件や、Ｘ線ＣＴ画像データを再構成する際の再構成条件、Ｘ線ＣＴ画像データに対する画像処理条件等を受け付ける。また、入力回路３１は、被検体に対する検査を選択するための操作を受け付ける。また、入力回路３１は、画像上の部位を指定するための指定操作を受け付ける。

ディスプレイ３２は、操作者によって参照されるモニタであり、処理回路３７による制御のもと、Ｘ線ＣＴ画像データから生成された画像データを操作者に表示したり、入力回路３１を介して操作者から各種指示や各種設定等を受け付けるためのＧＵＩ（Graphical User Interface）を表示したりする。また、ディスプレイ３２は、スキャン計画の計画画面や、スキャン中の画面などを表示する。また、ディスプレイ３２は、被曝情報を含む仮想患者画像や画像データなどを表示する。なお、ディスプレイ３２によって表示される仮想患者画像については、後に詳述する。

スキャン制御回路３３は、処理回路３７による制御のもと、Ｘ線照射制御回路１１、架台駆動回路１６、データ収集回路１４及び寝台駆動装置２１の動作を制御することで、架台１０における投影データの収集処理を制御する。具体的には、スキャン制御回路３３は、位置決め画像（スキャノ画像）を収集する撮影及び診断に用いる画像を収集する本撮影（スキャン）における投影データの収集処理をそれぞれ制御する。ここで、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１においては、２次元のスキャノ画像及び３次元のスキャノ画像を撮影することができる。

例えば、スキャン制御回路３３は、Ｘ線管１２ａを０度の位置（被検体に対して正面方向の位置）に固定して、天板を定速移動させながら連続的に撮影を行うことで２次元のスキャノ画像を撮影する。或いは、スキャン制御回路３３は、Ｘ線管１２ａを０度の位置に固定して、天板を断続的に移動させながら、天板移動に同期して断続的に撮影を繰り返すことで２次元のスキャノ画像を撮影する。ここで、スキャン制御回路３３は、被検体に対して正面方向だけでなく、任意の方向（例えば、側面方向など）から位置決め画像を撮影することができる。

また、スキャン制御回路３３は、スキャノ画像の撮影において、被検体に対する全周分の投影データを収集することで、３次元のスキャノ画像を撮影する。図３は、第１の実施形態に係るスキャン制御回路３３による３次元のスキャノ画像撮影を説明するための図である。例えば、スキャン制御回路３３は、図３に示すように、ヘリカルスキャン或いはノンヘリカルスキャンによって被検体に対する全周分の投影データを収集する。ここで、スキャン制御回路３３は、被検体の胸部全体、腹部全体、上半身全体、全身などの広範囲に対して本撮影よりも低線量でヘリカルスキャン或いはノンヘリカルスキャンを実行する。ノンヘリカルスキャンとしては、例えば、上述のステップアンドシュート方式のスキャンが実行される。

このように、スキャン制御回路３３が被検体に対する全周分の投影データを収集することで、後述する画像再構成回路３６が、３次元のＸ線ＣＴ画像データ（ボリュームデータ）を再構成することができ、図３に示すように、再構成したボリュームデータを用いて任意の方向から位置決め画像を生成することが可能になる。ここで、位置決め画像を２次元で撮影するか、或いは、３次元で撮影するかは、操作者によって任意に設定する場合でもよく、或いは、検査内容に応じて予め設定される場合でもよい。

図２に戻って、前処理回路３４は、データ収集回路１４によって生成された投影データに対して、対数変換処理と、オフセット補正、感度補正及びビームハードニング補正等の補正処理とを行なって、補正済みの投影データを生成する。具体的には、前処理回路３４は、データ収集回路１４によって生成された位置決め画像の投影データ及び本撮影によって収集された投影データのそれぞれについて、補正済みの投影データを生成して、記憶回路３５に格納する。

記憶回路３５は、前処理回路３４により生成された投影データを記憶する。具体的には、記憶回路３５は、前処理回路３４によって生成された、位置決め画像の投影データ及び本撮影によって収集される診断用の投影データを記憶する。また、記憶回路３５は、後述する画像再構成回路３６によって生成された画像データや仮想患者画像を記憶する。また、記憶回路３５は、後述する処理回路３７による処理結果を適宜記憶する。また、記憶回路３５は、後述する対応情報を記憶する。なお、仮想患者画像、処理回路３７による処理結果、及び、対応情報については、後述する。また、記憶回路３５は、特許請求の範囲に記載した記憶部の一例である。

画像再構成回路３６は、記憶回路３５が記憶する投影データを用いてＸ線ＣＴ画像データを再構成する。具体的には、画像再構成回路３６は、位置決め画像の投影データ及び診断に用いられる画像の投影データから、Ｘ線ＣＴ画像データをそれぞれ再構成する。ここで、再構成方法としては、種々の方法があり、例えば、逆投影処理が挙げられる。また、逆投影処理としては、例えば、ＦＢＰ（Filtered Back Projection）法による逆投影処理が挙げられる。或いは、画像再構成回路３６は、逐次近似法を用いて、Ｘ線ＣＴ画像データを再構成することもできる。

また、画像再構成回路３６は、Ｘ線ＣＴ画像データに対して各種画像処理を行うことで、画像データを生成する。そして、画像再構成回路３６は、再構成したＸ線ＣＴ画像データや、各種画像処理により生成した画像データを記憶回路３５に格納する。画像再構成回路３６は、特許請求の範囲に記載した生成部の一例である。

処理回路３７は、架台１０、寝台装置２０及びコンソール３０の動作を制御することによって、Ｘ線ＣＴ装置１の全体制御を行う。具体的には、処理回路３７は、スキャン制御回路３３を制御することで、架台１０で行なわれるＣＴスキャンを制御する。また、処理回路３７は、画像再構成回路３６を制御することで、コンソール３０における画像再構成処理や画像生成処理を制御する。また、処理回路３７は、記憶回路３５が記憶する各種画像データを、ディスプレイ３２に表示するように制御する。

また、処理回路３７は、図２に示すように、検出機能３７ａ、位置照合機能３７ｂ、表示制御機能３７ｃ及び制御機能３７ｄを実行する。ここで、例えば、図２に示す処理回路３７の構成要素である検出機能３７ａ、位置照合機能３７ｂ、表示制御機能３７ｃ及び制御機能３７ｄが実行する各処理機能は、コンピュータによって実行可能なプログラムの形態で記憶回路３５に記録されている。処理回路３７は、各プログラムを記憶回路３５から読み出し、実行することで各プログラムに対応する機能を実現するプロセッサである。換言すると、各プログラムを読み出した状態の処理回路３７は、図２の処理回路３７内に示された各機能を有することとなる。なお、本実施形態で説明する検出機能３７ａは、特許請求の範囲に記載した検出部の一例である。また、表示制御機能３７ｄは、特許請求の範囲に記載した出力制御部の一例である。

なお、上記説明において用いた「プロセッサ」という文言は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、或いは、特定用途向け集積回路（Application Specific Integrated Circuit：ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイス（例えば、単純プログラマブル論理デバイス（Simple Programmable Logic Device：ＳＰＬＤ）、複合プログラマブル論理デバイス（Complex Programmable Logic Device：ＣＰＬＤ）、及びフィールドプログラマブルゲートアレイ（Field Programmable GateArray：ＦＰＧＡ））等の回路を意味する。プロセッサは記憶回路に保存されたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。なお、記憶回路にプログラムを保存する代わりに、プロセッサの回路内にプログラムを直接組み込むよう構成しても構わない。この場合、プロセッサは回路内に組み込まれたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。なお、本実施形態の各プロセッサは、プロセッサごとに単一の回路として構成される場合に限らず、複数の独立した回路を組み合わせて１つのプロセッサとして構成し、その機能を実現するようにしてもよい。

検出機能３７ａは、３次元画像データに含まれる被検体における複数の部位をそれぞれ検出する。具体的には、検出機能３７ａは、画像再構成回路３６によって再構成された３次元のＸ線ＣＴ画像データ（ボリュームデータ）に含まれる臓器などの部位を検出する。例えば、検出機能３７ａは、位置決め画像のボリュームデータ及び診断に用いられる画像のボリュームデータのうち少なくとも一方について、解剖学的な特徴点（Anatomical Landmark）に基づいて臓器などの部位を検出する。ここで、解剖学的な特徴点とは、特定の骨や臓器、血管、神経、内腔などの部位の特徴を示す点である。すなわち、検出機能３７ａは、特定の臓器や骨などの解剖学的な特徴点を検出することによって、ボリュームデータに含まれる骨や臓器、血管、神経、内腔などを検出する。また、検出機能３７ａは、人体の特徴的な特徴点を検出することで、ボリュームデータに含まれる頭部、首、胸部、腹部、足などの位置を検出することもできる。なお、本実施形態で説明する部位は、骨や臓器、血管、神経、内腔などにこれらの位置も含めたものを意味する。以下、検出機能３７ａによる部位の検出の一例について説明する。

例えば、検出機能３７ａは、位置決め画像のボリュームデータ、或いは、診断に用いられる画像のボリュームデータにおいて、ボリュームデータに含まれるボクセルの値から解剖学的な特徴点を抽出する。そして、検出機能３７ａは、教科書などの情報における解剖学的な特徴点の３次元的な位置と、ボリュームデータから抽出した特徴点の位置とを比較することによって、ボリュームデータから抽出した特徴点の中から不正確な特徴点を除去して、ボリュームデータから抽出した特徴点の位置を最適化する。これにより、検出機能３７ａは、ボリュームデータに含まれる被検体の各部位を検出する。一例を挙げると、検出機能３７ａは、まず、教師あり機械学習アルゴリズムを用いて、ボリュームデータに含まれる解剖学的な特徴点を抽出する。ここで、上記した教師あり機械学習アルゴリズムは、正しい解剖学的な特徴点が手動で配置された複数の教師画像を用いて構築されたものであり、例えば、ディシジョンフォレスト（decision forest）などが利用される。

そして、検出機能３７ａは、身体における解剖学的な特徴点の３次元的な位置関係を示すモデルと、抽出した特徴点とを比較することで、抽出した特徴点を最適化する。ここで、上記したモデルは、上述した教師画像を用いて構築されたものであり、例えば、点分布モデルなどが利用される。すなわち、検出機能３７ａは、正しい解剖学的な特徴点が手動で配置された複数の教師画像に基づいて部位の形状や位置関係、部位に固有な点などが定義されたモデルと、抽出した特徴点とを比較することで、不正確な特徴点を除去して、特徴点を最適化する。

以下、図４Ａ，４Ｂ，５，６を用いて、検出機能３７ａによる部位の検出処理の一例を説明する。図４Ａ，４Ｂ，５，６は、第１の実施形態に係る検出機能３７ａによる部位の検出処理の一例を説明するための図である。なお、図４Ａ，４Ｂにおいては、２次元上に特徴点を配置しているが、実際には、特徴点は３次元的に配置される。例えば、検出機能３７ａは、ボリュームデータに対して教師あり機械学習アルゴリズムを適用することで、図４Ａに示すように、解剖学的な特徴点とみなすボクセルを抽出する（図中の黒点）。そして、検出機能３７ａは、抽出したボクセルの位置を、部位の形状や位置関係、部位に固有な点などが定義されたモデルにフィッティングさせることで、図４Ｂに示すように、抽出したボクセルのうち不正確な特徴点を除去して、より正確な特徴点に対応するボクセルのみを抽出する。

ここで、検出機能３７ａは、抽出した特徴点（ボクセル）に対して、各部位の特徴を示す特徴点を識別するための識別コードを付与し、識別コードと各特徴点の位置（座標）情報とを対応づけた情報を画像データに付帯させて記憶回路３５に格納する。例えば、検出機能３７ａは、図４Ｂに示すように、抽出した特徴点（ボクセル）に対して、Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３などの識別コードを付与する。ここで、検出機能３７ａは、検出処理を行ったデータごとにそれぞれ識別コードを付帯させて、記憶回路３５に格納する。具体的には、検出機能３７ａは、位置決め画像の投影データ、非造影下で収集された投影データ、及び、造影剤によって造影された状態で収集された投影データのうち、少なくとも１つの投影データから再構成されたボリュームデータに含まれる被検体の部位を検出する。

例えば、検出機能３７ａは、図５に示すように、位置決め画像のボリュームデータ（図中、位置決め）から検出した各ボクセルの座標に識別コードを対応付けた情報をボリュームデータに付帯させて記憶回路３５に格納する。一例を挙げると、検出機能３７ａは、位置決め画像のボリュームデータから特徴点の座標を抽出して、図５に示すように、「識別コード：Ｃ１、座標（ｘ₁, ｙ₁, ｚ₁）」、「識別コード：Ｃ２、座標（ｘ₂, ｙ₂, ｚ₂）」などをボリュームデータに対応付けて格納する。これにより、検出機能３７ａは、位置決め画像のボリュームデータにおけるどの位置にどのような特徴点があるかを識別することができ、これらの情報に基づいて臓器などの各部位を検出することができる。

また、検出機能３７ａは、例えば、図５に示すように、診断用の画像のボリュームデータ（図中、スキャン）から検出した各ボクセルの座標に識別コードを対応付けた情報をボリュームデータに付帯させて記憶回路３５に格納する。ここで、検出機能３７ａは、スキャンにおいて、造影剤によって造影されたボリュームデータ（図中、造影Ｐｈａｓｅ）と、造影剤によって造影されていないボリュームデータ（図中、非造影Ｐｈａｓｅ）とから、それぞれ特徴点の座標を抽出して、抽出した座標に識別コードを対応付けることができる。

一例を挙げると、検出機能３７ａは、診断用の画像のボリュームデータのうち、非造影Ｐｈａｓｅのボリュームデータから特徴点の座標を抽出して、図５に示すように、「識別コード：Ｃ１、座標（ｘ’₁, ｙ’₁, ｚ’₁）」、「識別コード：Ｃ２、座標（ｘ’₂, ｙ’₂, ｚ’₂）」などをボリュームデータに対応付けて格納する。また、検出機能３７ａは、診断用の画像のボリュームデータのうち、造影Ｐｈａｓｅのボリュームデータから特徴点の座標を抽出して、図５に示すように、「識別コード：Ｃ１、座標（ｘ’₁, ｙ’₁, ｚ’₁）」、「識別コード：Ｃ２、座標（ｘ’₂, ｙ’₂, ｚ’₂）」などをボリュームデータに対応付けて格納する。ここで、造影Ｐｈａｓｅのボリュームデータから特徴点を抽出する場合、造影されることで抽出可能となる特徴点が含まれる。例えば、検出機能３７ａは、造影Ｐｈａｓｅのボリュームデータから特徴点を抽出する場合、造影剤によって造影された血管などを抽出することができる。従って、造影Ｐｈａｓｅのボリュームデータの場合、検出機能３７ａは、図５に示すように、造影することで抽出された血管などの特徴点の座標（ｘ’₃₁, ｙ’₃₁, ｚ’₃₁）〜座標（ｘ’₃₄, ｙ’₃₄, ｚ’₃₄）などに、それぞれの血管を識別するための識別コードＣ３１、Ｃ３２、Ｃ３３及びＣ３４などを対応付ける。

上述したように、検出機能３７ａは、位置決め画像、或いは、診断用の画像のボリュームデータにおけるどの位置にどのような特徴点があるかを識別することができ、これらの情報に基づいて臓器などの各部位を検出することができる。例えば、検出機能３７ａは、検出の対象となる対象部位と、対象部位の周辺の部位との解剖学的な位置関係の情報を用いて、対象部位の位置を検出する。一例を挙げると、検出機能３７ａは、対象部位を「肺」とした場合、肺の特徴を示す識別コードに対応付けられた座標情報を取得するとともに、「肋骨」や「鎖骨」、「心臓」、「横隔膜」など、「肺」の周囲の部位を示す識別コードに対応付けられた座標情報を取得する。そして、検出機能３７ａは、「肺」と周囲の部位との解剖学的な位置関係の情報と、取得した座標情報とを用いて、ボリュームデータにおける「肺」の領域を抽出する。

例えば、検出機能３７ａは、「肺尖：鎖骨の２〜３ｃｍ上方」や、「肺の下端：第７肋骨の高さ」などの位置関係の情報と、各部位の座標情報とから、図６に示すように、ボリュームデータにおいて「肺」に相当する領域Ｒ１を抽出する。すなわち、検出機能３７ａは、ボリュームデータにおける領域Ｒ１のボクセルの座標情報を抽出する。検出機能３７ａは、抽出した座標情報を部位情報と対応付けてボリュームデータに付帯させて記憶回路３５に格納する。同様に、検出機能３７ａは、図６に示すように、ボリュームデータにおいて「心臓」に相当する領域Ｒ２などを抽出することができる。

また、検出機能３７ａは、人体における頭部や胸部などの位置を定義する特徴点に基づいて、ボリュームデータに含まれる位置を検出する。ここで、人体における頭部や胸部などの位置は任意に定義することができる。例えば、第７頸椎から肺の下端までを胸部と定義すると、検出機能３７ａは、第７頸椎に対応する特徴点から肺の下端に対応する特徴点までを胸部として検出する。なお、検出機能３７ａは、上述した解剖学的な特徴点を用いた方法以外にも種々の方法により部位を検出することができる。例えば、検出機能３７ａは、ボクセル値に基づく領域拡張法などによりボリュームデータに含まれる部位を検出することができる。

位置照合機能３７ｂは、３次元画像データに含まれる被検体における複数の部位それぞれの位置と、仮想患者データに含まれる人体における複数の部位それぞれの位置とを照合する。ここで、仮想患者データとは、人体における複数の部位それぞれの標準的な位置を表す情報である。すなわち、位置照合機能３７ｂは、被検体の部位と標準的な部位の位置とを照合して、照合結果を記憶回路３５に格納する。例えば、位置照合機能３７ｂは、人体の部位が標準的な位置に配置された仮想患者画像と、被検体のボリュームデータとをマッチングする。

ここで、まず、仮想患者画像について説明する。仮想患者画像は、年齢、成人／子供、男性／女性、体重、身長などの体格などに関わるパラメータに関する複数の組み合わせに応じた標準的な体格などを有する人体について実際にＸ線で撮影した画像として予め生成されて、記憶回路３５に格納される。すなわち、記憶回路３５は、上述したパラメータの組み合わせに応じた複数の仮想患者画像のデータを記憶する。ここで、記憶回路３５によって記憶される仮想患者画像には、解剖学的な特徴点（特徴点）が対応づけて記憶される。例えば、人体には、パターン認識等の画像処理により比較的容易にその形態的特徴等に基づいて画像から抽出できる多数の解剖学的な特徴点がある。これら多数の解剖学的な特徴点の身体におけるその位置や配置は年齢、成人／子供、男性／女性、体重、身長などの体格等に従っておおよそ決まっている。

記憶回路３５によって記憶される仮想患者画像は、これら多数の解剖学的な特徴点が予め検出され、検出された特徴点の位置データがそれぞれの特徴点の識別コードとともに仮想患者画像のデータに付帯又は関連付けされて記憶される。図７は、第１の実施形態に係る記憶回路３５によって記憶される仮想患者画像の一例を示す図である。例えば、記憶回路３５は、図７に示すように、臓器などの部位を含む３次元の人体に、解剖学的な特徴点と特徴点を識別するための識別コード「Ｖ１」、「Ｖ２」及び「Ｖ３」などとが関連付けられた仮想患者画像を記憶する。

すなわち、記憶回路３５は、３次元の人体画像の座標空間における特徴点の座標と対応する識別コードとを関連付けて記憶する。一例を挙げると、記憶回路３５は、図７に示す識別コード「Ｖ１」に対応づけて、対応する特徴点の座標を記憶する。同様に、記憶回路３５は、識別コードと特徴点の座標とを対応づけて記憶する。なお、図７においては、臓器として肺、心臓、肝臓、胃、腎臓などのみが示されているが、実際には、仮想患者画像は、さらに多数の臓器、骨、血管、神経などが含まれる。また、図７においては、識別コード「Ｖ１」、「Ｖ２」及び「Ｖ３」に対応する特徴点についてのみ示されているが、実際にはさらに多数の特徴点が含まれる。

位置照合機能３７ｂは、検出機能３７ａによって検出された被検体のボリュームデータ中の特徴点と、上述した仮想患者画像中の特徴点とを識別コードを用いてマッチングして、ボリュームデータの座標空間と仮想患者画像の座標空間とを関連付ける。図８は、第１の実施形態に係る位置照合機能３７ｂによる照合処理の一例を説明するための図である。ここで、図８においては、スキャノ画像から検出した特徴点と仮想患者画像から検出された特徴点との間で同一の特徴点を示す識別コードが割り当てられた３組の特徴点を用いてマッチングを行う場合について示すが、実施形態はこれに限定されるものではなく、任意の組の特徴点を用いてマッチングを行うことができる。

例えば、位置照合機能３７ｂは、図８に示すように、仮想患者画像において識別コード「Ｖ１」、「Ｖ２」及び「Ｖ３」で示される特徴点と、スキャノ画像において識別コード「Ｃ１」、「Ｃ２」及び「Ｃ３」で示される特徴点とをマッチングする場合、同一の特徴点間の位置ずれが最小となるように座標変換することにより、画像間の座標空間を関連付ける。例えば、位置照合機能３７ｂは、図８に示すように、解剖学的に同じ特徴点「Ｖ１（x1,y1,z1）、Ｃ１（X1,Y1,Z1）」、「Ｖ２（x2,y2,z2）、Ｃ２（X2,Y2,Z2）」、「Ｖ３（x3,y3,z3）、Ｃ３（X3,Y3,Z3）」の間の位置ズレの合計「ＬＳ」を最小化するように、以下の座標変換行列「Ｈ」を求める。

LS ＝ （(X1,Y1,Z1)-Ｈ(x1,y1,z1))
+（(X2,Y2,Z2)-Ｈ(x2,y2,z2))
+（(X3,Y3,Z3)-Ｈ(x3,y3,z3))

位置照合機能３７ｂは、求めた座標変換行列「Ｈ」により、仮想患者画像上に指定されたスキャン範囲を位置決め画像上のスキャン範囲に変換することができる。例えば、位置照合機能３７ｂは、座標変換行列「Ｈ」を用いることで、図８に示すように、仮想患者画像上に指定されたスキャン範囲「ＳＲＶ」を位置決め画像上のスキャン範囲「ＳＲＣ」に変換することができる。図９は、第１の実施形態に係る座標変換によるスキャン範囲の変換例を示す図である。例えば、図９の仮想患者画像上に示すように、操作者が仮想患者画像上でスキャン範囲「ＳＲＶ」を設定すると、位置照合機能３７ｂは、上述した座標変換行列を用いて、設定されたスキャン範囲「ＳＲＶ」をスキャノ画像上のスキャン範囲「ＳＲＣ」に変換する。

これにより、例えば、仮想患者画像上で識別コード「Ｖｎ」に対応する特徴点を含むように設定されたスキャン範囲「ＳＲＶ」は、スキャノ画像上で同一の特徴点に対応する識別コード「Ｃｎ」が含まれるスキャン範囲「ＳＲＣ」に変換されて設定される。なお、上述した座標変換行列「Ｈ」は、被検体ごとに記憶回路３５に記憶されて、適宜読み出されて使用される場合であってもよく、或いは、スキャノ画像が収集されるごとに算出される場合であってもよい。このように第１の実施形態によれば、プリセット時の範囲指定のために仮想患者画像を表示し、その上で位置・範囲を計画しておくことで、位置決め画像（スキャノ画像）の撮影後に、計画された位置・範囲に対応する位置決め画像上の位置・範囲を自動で数値設定することが可能である。

図２に戻って、表示制御機能３７ｃは、種々の表示情報をディスプレイ３２に表示するように制御する。例えば、表示制御機能３７ｃは、記憶回路３５が記憶する各種画像データをディスプレイ３２に表示するように制御する。また、表示制御機能３７ｃは、検出機能３７ａによる検出結果に応じた情報をディスプレイ３２に表示するように制御する。なお、表示制御機能３７ｃの制御によって表示される情報の詳細については、後に詳述する。制御機能３７ｄは、架台１０、寝台装置２０及びコンソール３０の動作を制御することによって、Ｘ線ＣＴ装置１の全体制御を行う。具体的には、制御機能３７ｄは、スキャン制御回路３３を制御することで、架台１０で行なわれるＣＴスキャンを制御する。また、制御機能３７ｄは、画像再構成回路３６を制御することで、コンソール３０における画像再構成処理や画像生成処理を制御する。なお、制御機能３７ｄによる制御については、後に詳述する。

以上、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１の全体構成について説明した。かかる構成のもと、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１は、効率よく部位検出を行うことを可能にする。具体的には、Ｘ線ＣＴ装置１は、複数の解剖学的な特徴点を予め複数のグループに対応付けた対応情報を記憶しておき、検査情報やスキャンの種別に基づいてグループを選択する。そして、Ｘ線ＣＴ装置１は、対応情報を参照して、選択したグループに対応する特徴点の部位を検出することで、効率よく部位検出を行うことを可能にする。ここで、Ｘ線ＣＴ装置１は、グループの選択において、検査情報やスキャンの種別に対して予め対応付けられたグループを選択することができる。また、Ｘ線ＣＴ装置１は、グループの選択において、検査情報やスキャンの種別ごとのグループの優先度に基づいてグループを選択することもできる。以下、検査情報やスキャンの種別に対して予め対応付けられたグループを選択する場合の例と、検査情報やスキャンの種別ごとのグループの優先度に基づいてグループを選択する場合の例とを順に説明する。

検査情報やスキャンの種別に対して予め対応付けられたグループを選択する場合の例について説明する。ここで、まず、Ｘ線ＣＴ装置１においては、記憶回路３５が、被検体内の複数の解剖学的特徴点を、複数のグループに対応付けた対応情報を記憶する。具体的には、記憶回路３５は、被検体における位置、臓器、骨、血管、神経などの部位に基づくグループに各部位の解剖学的な特徴点を対応付けた対応情報を記憶する。図１０Ａ及び図１０Ｂは、第１の実施形態に係る対応情報の一例を示す図である。例えば、記憶回路３５は、図１０Ａに示すように、解剖学的特徴点を、グループ１（位置）と、グループ２（臓器）と、グループ３（骨）と、グループ４（血管）と、グループ５（神経）とに割り当てた対応情報を記憶する。

一例を挙げると、記憶回路３５は、グループ１（位置）に、「頭部」、「首」、「胸部」、「腹部」、「足」などが分類された対応情報を記憶する。すなわち、記憶回路３５は、グループ１（位置）として、「頭部」を識別するための特徴点と、「首」を識別するための特徴点と、「胸部」を識別するための特徴点と、「腹部」を識別するための特徴点と、「足」を識別するための特徴点を対応付けて記憶する。同様に、記憶回路３５は、グループ２（臓器）に、「脳」、「肺」、「心臓」、「肝臓」などが分類された対応情報を記憶する。また、記憶回路３５は、グループ３（骨）に、「頭蓋骨」、「脛骨」、「肋骨」、「胸骨」、「大腿骨」などが分類された対応情報を記憶する。また、記憶回路３５は、グループ４（血管）に、「脳血管」、「頸動脈」、「大動脈」、「大腿動脈」などが分類された対応情報を記憶する。また、記憶回路３５は、グループ５（神経）に、「視神経」、「肋間神経」、「腹神経」、「大腿神経」などが分類された対応情報を記憶する。すなわち、記憶回路３５は、グループに分けられた各部位の特徴点を、各グループに対応付けて記憶する。

なお、対応情報は、上記した例に限られず、種々の形態で記憶させることができる。例えば、記憶回路３５は、図１０Ｂに示すように、グループ間で階層構造を示す対応情報を記憶することもできる。例えば、記憶回路３５は、最上位にグループ１の「胸部」が位置し、その下位に「心臓」などの胸部に含まれる臓器のグループ２が配置された階層構造の対応情報を記憶することができる。さらに、階層構造を示す対応情報では、グループ２の「心臓」の下位に、例えば、「大動脈弁」、「僧房弁」、「肺動脈弁」及び「三尖弁」を含むグループ２−１−１と、「右冠動脈」及び「左冠動脈主管部」を含むグループ２−１−２とが配置される。また、さらに、階層構造を示す対応情報では、グループ２−１−２の下位に、例えば、「左冠動脈前下行枝」及び「左冠動脈回旋枝」を含むグループ２−１−２−１が配置される。このように、記憶回路３５は、グループ間で階層構造を示す対応情報を記憶することもできる。

なお、図１０Ａ及び図１０Ｂに示す対応情報は、あくまでも一例であり、実施形態はこれに限定されるものではない。すなわち、記憶回路３５によって記憶される対応情報は、グループと部位とを任意に対応付けることができる。例えば、ユーザが、グループと部位との対応付けを行った対応情報を生成させ、記憶回路３５に格納するように操作することができる。

上述したように、Ｘ線ＣＴ装置１においては、記憶回路３５が対応情報を記憶する。そして、検出機能３７ａは、記憶回路３５によって記憶された対応情報を参照して、部位を検出する。ここで、検出機能３７ａは、設定された検査情報および実行するスキャンの種別に基づいて複数のグループのうち、少なくとも１つのグループを選択し、選択されたグループに対応する解剖学的特徴点に基づいて、少なくとも１つのグループに該当する被検体の部位を検出する。例えば、検出機能３７ａは、検査情報及びスキャンの種別に応じた検出粒度のグループを選択する。上述したように、対応情報は、部位ごとにグループに分けられる。ここで、対応情報における部位は、例えば、図１０Ａに示すように、「頭部」や「腹部」などの大きな領域のものと、「血管」や「神経」などのように小さな領域のものにそれぞれ分類される。すなわち、対応情報における部位は、ボリュームデータ内で検出し易い部位と、検出しにくい部位とが異なるグループに対応づけられる。換言すると、対応情報における部位は、画質等の条件に関わらずボリュームデータから検出可能な部位と、画質等の条件によってはボリュームデータから検出しにくい部位が含まれる。

検出機能３７ａは、検査情報やスキャン条件に基づいてグループを選択し、選択したグループに対応する部位の特徴点を対象として、解剖学的な特徴点を検出する。具体的には、検出機能３７ａは、検査情報及びスキャン条件を取得し、取得した検査情報及びスキャン条件に対応するグループを選択する。ここで、検査情報やスキャン条件は、被検体情報やスキャン計画等から取得される。例えば、検出機能３７ａは、検査オーダーに含まれる情報や、操作者によって選択されたスキャンプロトコルの情報から、検査情報やスキャン条件を取得する。一例を挙げると、検出機能３７ａは、検査情報及びスキャン条件として、「胸部〜骨盤（肝臓 単純撮影＋造影撮影）」を取得する。

また、検査情報及びスキャン条件とグループとは、予め対応付けて記憶回路３５に格納される。例えば、「胸部〜骨盤（肝臓 単純撮影＋造影撮影）」に対して「グループ１（位置）」、「グループ２（臓器）」及び「グループ４（血管）」が対応付けられた情報が記憶回路３５に記憶される。ここで、上記した情報は、グループ内のさらに細かい部位に関する情報を対応づけることができる。例えば、「胸部〜骨盤（肝臓 単純撮影＋造影撮影）」に対して「グループ１（位置）：胸部、腹部」、「グループ２（臓器）：肝臓」及び「グループ４（血管）：肝動脈、肝静脈」が対応付けられた情報が記憶回路３５に記憶される場合であってもよい。

検出機能３７ａは、被検体情報やスキャン計画等から検査情報及びスキャン条件を取得する。そして、検出機能３７ａは、検査情報及びスキャン条件とグループとの対応を示す情報を参照して、取得した検査情報及びスキャン条件に対応するグループの情報を取得する。そして、検出機能３７ａは、記憶回路３５に記憶された対応情報を参照して、取得したグループに対応する特徴点を検出することで、被検体の部位を検出する。

例えば、検出機能３７ａは、検査情報及びスキャン条件として、「胸部〜骨盤（肝臓 単純撮影＋造影撮影）」を取得する。そして、検出機能３７ａは、「胸部〜骨盤（肝臓 単純撮影＋造影撮影）」に対応するグループの情報を記憶回路３５から読み出し、読み出したグループに含まれる部位の特徴点をボリュームデータから検出する。例えば、「胸部〜骨盤（肝臓 単純撮影＋造影撮影）」に対して「グループ１（位置）」、「グループ２（臓器）」及び「グループ４（血管）」が対応付けられ、図１０Ａに示す対応情報を参照する場合、検出機能３７ａは、「グループ１（位置）」、「グループ２（臓器）」及び「グループ４（血管）」に分類された特徴点をボリュームデータから検出する。ここで、対応情報が、図１０Ｂに示すような階層構造を有している場合、検出機能３７ａは、「グループ１（位置）」において「胸部〜骨盤」の位置に対応する「胸部」及び「腹部」の下位に位置する「グループ２（臓器）」と「グループ４（血管）」の特徴点のみを検出することもできる。

また、例えば、「胸部〜骨盤（肝臓 単純撮影＋造影撮影）」に対して「グループ１（位置）：胸部、腹部」、「グループ２（臓器）：肝臓」及び「グループ４（血管）：肝動脈、肝静脈」が対応付けられている場合、検出機能３７ａは、対応情報を参照して、「胸部、腹部」を識別するための特徴点、「肝臓」を識別するための特徴点及び「肝動脈、肝静脈」を識別するための特徴点をボリュームデータから検出する。なお、上記した特徴点の検出において、血管の特徴点の検出は、造影撮影によって収集されたボリュームデータを対象として実行される。

上述したように、検出機能３７ａは、検査情報及びスキャン条件に基づいてグループを選択し、選択したグループに対応する特徴点を検出することで、検査情報及びスキャン条件に基づく部位をボリュームデータから検出する。例えば、検出機能３７ａは、スキャノ画像の撮影によって収集されたボリュームデータ及び本スキャンに収集されたボリュームデータに対して上記した部位の検出を行うことができる。

上述したように、検出機能３７ａは、ボリュームデータから部位を検出するごとに、検出した部位に対応する特徴点の座標に識別コードを対応付けて記憶回路３５に順に格納する。位置照合機能３７ｂは、記憶回路３５に格納された特徴点の座標と識別コードとの対応情報を読み出し、上述した照合処理を実行する。そして、位置照合機能３７ｂは、照合結果（座標変換行列「Ｈ」）を記憶回路３５に格納する。例えば、位置照合機能３７ｂは、検出機能３７ａによって部位が検出されるごとに照合処理を実行して、照合結果を記憶回路３５に格納する。

表示制御機能３７ｃは、検出機能３７ａによって部位が検出されるごとに、検出された部位を示す情報を出力するように制御する。具体的には、表示制御機能３７ｃは、ボリュームデータから生成された表示画像及び人体モデル画像（仮想患者画像）のうち少なくとも一方に検出機能３７ａによる検出結果を示した情報を出力するように制御する。例えば、表示制御機能３７ｃは、表示画像及び仮想患者画像のうち少なくとも一方において、検出機能３７ａによって検出された部位をその他の部位と比較して強調するように表示させた画像を出力するように制御する。

次に、検査情報やスキャンの種別ごとのグループの優先度に基づいてグループを選択する場合の例について説明する。かかる場合には、例えば、検出機能３７ａは、検査情報及びスキャンの種別に応じて予め設定された優先順位に基づいてグループを選択する。この場合、例えば、検査情報及びスキャン条件に対応付けられるグループに優先順位が付与される。一例を挙げると、「胸部〜骨盤（肝臓 単純撮影＋造影撮影）」に対応づけられた「グループ１（位置）」、「グループ２（臓器）」及び「グループ４（血管）」において、「グループ２（臓器）」に「優先順位：１」が付与され、「グループ１（位置）」に「優先順位：２」が付与され、「グループ４（血管）」に「優先順位：３」が付与される。すなわち、検出機能３７ａは、上記した情報を参照した場合には、ボリュームデータから「グループ２（臓器）」、「グループ１（位置）」、「グループ４（血管）」の順に特徴点を検出する。階層構造を有する対応情報におけるグループについても同様に、各グループに特徴点を検出する優先順位を付与することができる。これにより、Ｘ線ＣＴ装置１は、ユーザが設定した優先度に応じて部位を検出することができ、より効率よく部位を検出することを可能にする。

上述した優先順位は、ユーザによって任意に設定することができる。すなわち、ユーザは、検査情報やスキャンの種別ごとに、特徴点を検出する優先順位を適宜設定することができる。ここで、優先順位は、優先的に検出させたいグループから順に設定される場合でもよいが、検出のしやすさの順に設定される場合であってもよい。この場合、Ｘ線ＣＴ装置１は、効率よく部位を検出するとともに、解剖学的な特徴点に基づく部位の検出状況を把握させることもできる。上述したように、Ｘ線ＣＴ装置を用いた従来の部位の検出においては、スキャノ画像の幾何学的特徴から部位を自動認識し、認識した部位に適した撮影条件を設定するだけである。スキャノ画像を用いた部位の検出は、画質や、被検体の身体的な特徴などにより必ずしもうまくいくとは限らない。また、無作為に部位の検出を行った場合、所望の結果（検出してほしい臓器の検出など）を得るまでに時間がかかる場合がある。そこで、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１は、以下、詳細に説明する処理回路３７（表示制御機能３７ｃ及び制御機能３７ｄ）による制御により、解剖学的な特徴点に基づく部位の検出状況を把握させることを可能とする。

具体的には、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１においては、データ収集回路１４が被検体を透過したＸ線を検出して投影データを収集し、検出機能３７ａが投影データから再構成されたボリュームデータに含まれる解剖学的な特徴点を検出することで、被検体の部位を検出する。そして、Ｘ線ＣＴ装置１においては、表示制御機能３７ｃが検出機能３７ａによる検出結果を示す情報を出力するように制御する。ここで、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１においては、被検体において予め設定された優先順位の順に部位を検出して、部位が検出されるごとに検出結果が表示される。すなわち、検出機能３７ａはボリュームデータに含まれる解剖学的な特徴点のうち、予め設定された優先順位が高い特徴点から順に検出することで、被検体の部位を段階的に検出する。そして、表示制御機能３７ｃは、部位が検出されるごとに、検出された部位を示す情報を出力するように制御する。

ここで、上述した部位の優先順位について説明する。部位の検出における優先順位は、任意に設定することができる。例えば、優先順位は、検出に用いられる特徴点の数が少ない部位から順に検出されるように設定される。すなわち、ボリュームデータに含まれるある領域を部位として検出するための特徴点の数が少ない部位から順に、対応する特徴点を検出するような優先順位が設定される。これにより、例えば、検出が容易な部位ほど素早く検出されることとなる。以下、図１１は、第１の実施形態に係る検出部位の優先順位の一例を説明するための図である。ここで、図１１においては、被検体全身について優先順位を設ける場合の例を示す。また、図１１においては、図１０に示す対応情報におけるグループに優先順位を設定する場合を示し、検出のしやすさを認識レベルとして示す。

例えば、優先順位は、図１１に示すように、検出される優先順位が高い方から「認識レベル：レベル１」、「認識レベル：レベル２」、「認識レベル：レベル３」、「認識レベル：レベル４」及び「認識レベル：レベル５」と設定される。すなわち、図１１に示す優先順位で検出処理が実行された場合、「認識レベル：レベル１」の部位から順に検出されることとなる。ここで、優先順位が最も高い「認識レベル：レベル１」の部位は、例えば、人体における「位置」であり、「頭部」、「首」、「胸部」、「腹部」及び「足」と設定される。次に優先順位が高い「認識レベル：レベル２」の部位は、例えば、図１１に示すように「臓器」であり、「頭部」における「脳」、「水晶体」など、「首」における「甲状腺」など、「胸部」における「食道」、「肺」及び「心臓」など、「腹部」における「肝臓」、「胃」、「腎臓」及び「大腸」など、「足」における「アキレス腱」などが設定される。

同様に、次の優先順位の「認識レベル：レベル３」の部位として「骨」が設定され、その次の優先順位の「認識レベル：レベル４」の部位として「血管」が設定され、さらに次の優先順位の「認識レベル：レベル５」の部位として「神経」が設定される。そして、設定された優先順位の情報は、記憶回路３５に格納され、検出機能３７ａが適宜参照する。なお、図１１に示す認識レベルの例は、あくまでも一例であり、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、スキャンプロトコルに応じて部位の検出における優先順位が設定される場合であってもよい。すなわち、所定の部位を対象とするスキャンプロトコルが選択された場合に、当該所定の部位が高い優先順位で検出されるように設定される場合であってもよい。一例を挙げると、ＭＲＩ装置において、「神経」を対象とするトラクトグラフィ（tractography）のスキャンプロトコルが選択された場合、「認識レベル：レベル１」の部位として「神経」が設定された情報が用いられる。すなわち、記憶回路３５は、スキャンプロトコルに応じて優先順位が設定された情報を記憶する。そして、検出機能３７ａは、選択されたスキャンプロトコルに応じて、対応する優先順位の情報を記憶回路３７ａから読み出し、読み出した優先順位の情報を参照して検出処理を実行する。

例えば、図１１に示す優先順位の情報を参照した場合、検出機能３７ａは、まず、「位置」に含まれる「頭部」、「首」、「胸部」、「腹部」及び「足」を検出するための特徴点を検出する。例えば、検出機能３７ａは、「胸部」を検出するための「第７頸椎」の特徴点と「肺の下端」の特徴点とを優先的に検出する。

ここで、検出機能３７ａは、スキャノ画像の撮影において投影データが収集された範囲に含まれる位置の部位のみを検出する。すなわち、検出機能３７ａは、スキャノ画像が「胸部」と「腹部」の範囲で収集された場合には、「胸部」と「腹部」を検出するための特徴点を検出する。換言すると、スキャノ画像が「胸部」と「腹部」の範囲で収集された場合に、「頭部」や「首」、「足」を検出するための特徴点を検出することはない。かかる場合、例えば、検出機能３７ａは、検出処理に際して、まず、スキャンプロトコルを参照して、検査対象がどの部位であるかを特定したうえで、検出処理を実行する。

このように、まず、優先順位の最も高い「認識レベル：レベル１」である「位置」の部位について検出処理を実行すると、検出機能３７ａは、次に、「認識レベル：レベル２」である「臓器」の部位について検出処理を実行する。ここで、検出機能３７ａは、前段で「位置」の検出を行っていることから、検出した「位置」の情報を用いて「臓器」の検出処理を実行することで、処理を高速化させることができる。一例を挙げると、検出機能３７ａは、スキャノ画像のボリュームデータにおいて、前段で検出した「胸部」の位置に対応するボリュームデータの領域から「食道」、「肺」及び「心臓」などの「臓器」の特徴点を検出するように処理を実行する。換言すると、検出機能３７ａは、「胸部」の位置に対応するボリュームデータの領域から「肝臓」、「胃」、「腎臓」及び「大腸」などの「腹部」の臓器の特徴点を検出するように処理を実行することはない。

上述したように、検出機能３７ａは、予め設定された優先順位に沿ってボリュームデータから部位を検出するごとに、検出した部位に対応する特徴点の座標に識別コードを対応付けて記憶回路３５に順に格納する。位置照合機能３７ｂは、記憶回路３５に格納された特徴点の座標と識別コードとの対応情報を読み出し、上述した照合処理を実行する。そして、位置照合機能３７ｂは、照合結果（座標変換行列「Ｈ」）を記憶回路３５に格納する。例えば、位置照合機能３７ｂは、検出機能３７ａによって部位が検出されるごとに照合処理を実行して、照合結果を記憶回路３５に格納する。

表示制御機能３７ｃは、検出機能３７ａによって部位が検出されるごとに、検出された部位を示す情報を出力するように制御する。具体的には、表示制御機能３７ｃは、３次元画像データから生成された表示画像及び人体モデル画像（仮想患者画像）のうち少なくとも一方に検出機能３７ａによる検出結果を示した情報を出力するように制御する。例えば、表示制御機能３７ｃは、表示画像及び仮想患者画像のうち少なくとも一方において、検出機能３７ａによって検出された部位をその他の部位と比較して強調するように表示させた画像を出力するように制御する。

図１２Ａ〜図１２Ｃは、第１の実施形態に係る表示制御機能３７ｃによる処理の一例を示す図である。ここで、図１２Ａ〜図１２Ｃにおいては、スキャン計画の計画画面を示し、計画画面に仮想患者画像とスキャノ画像を示す。なお、図１２Ａ〜図１２Ｃにおいては、仮想患者画像のみ、或いは、仮想患者画像とスキャノ画像のみが示されているが、実際には、スキャン計画の計画画面で表示される種々のものが表示される。例えば、スキャノ画像が収集される場合、表示制御機能３７ｃは、図１２Ａの左側の図に示すように、仮想患者画像にスキャノ画像のスキャン範囲Ｒ１１を示す。この範囲は、スキャンプロトコルに設定された範囲、或いは、スキャンプロトコルが選択された後、操作者によって変更された後の範囲である。例えば、表示制御機能３７ｃは、図１２Ａの左側の図に示すように、スキャノ画像のスキャン範囲Ｒ１１をグレーで示した仮想患者画像をディスプレイに表示させる。そして、図１２Ａの左側に示すスキャン範囲Ｒ１１におけるスキャノ画像の収集が実行されると、検出機能３７ａが、上述したように特徴点の検出処理を実行する。例えば、検出機能３７ａは、優先順位に沿った検出処理を実行する。

検出機能３７ａによってスキャン範囲Ｒ１１で収集されたスキャノ画像のボリュームデータから「胸部」が検出され、検出された特徴点の情報と、位置照合機能３７ｂによって算出された胸部における座標変換行列が記憶回路３５に格納されると、表示制御機能３７ｃは、検出された特徴点の識別コードを読み出し、仮想患者画像内の対応する識別コードの特徴点の座標を抽出する。そして、表示制御機能３７ｃは、抽出した座標に対して座標変換行列を適用することで、仮想患者画像上の「胸部」の領域「Ｒ１２」を算出し、算出した「胸部」の領域「Ｒ１２」の内部を図１２Ａの右側の図に示すように明瞭にした仮想患者画像をディスプレイ３２に表示させる。また、表示制御機能３７ｃは、部位が未検出の領域「Ｒ１３」については、図１２Ａの右側の図に示すように、グレーのまま継続して表示させる。

ここで、表示制御機能３７ｃは、検出結果に応じた表示を行わせることも可能である。例えば、表示制御機能３７ｃは、検出機能３７ａによる各部位の検出精度に応じて、検出済みの領域の色を変化させたり、マークを付与したりすることができる。一例を挙げると、表示制御機能３７ｃは、検出対象の部位に含まれる全ての特徴点のうち、検出機能３７ａによって検出された特徴点の割合に応じて、領域を検出精度の違いで色分けしたり、検出精度を示すマークを付与したりする。例えば、「胸部」を検出するための特徴点が「５０」あるとする。表示制御機能３７ｃは、例えば、特徴点「５０」のうち、検出機能３７ａによって検出された特徴点の割合に応じて領域「Ｒ１２」の色を変化させる。一例を挙げると、表示制御機能３７ｃは、検出機能３７ａによって検出された特徴点の割合が「８割以上（４０以上）」、「６割以上８割未満（３０以上４０未満）」、「２割以上６割未満（１０以上３０未満）」或いは「２割未満（１０未満）」の各割合に応じて領域「Ｒ１２」の色を変化させる。

また、例えば、記憶回路３５が、上記した各割合に対して検出精度を示すマークや文字を対応付けた情報を記憶する。一例を挙げると、記憶回路３５は、「８割以上（４０以上）」に「Excellent」を対応付け、「６割以上８割未満（３０以上４０未満）」に「Good」を対応付け、「２割以上６割未満（１０以上３０未満）」に「Poor」を対応付け、「２割未満（１０未満）」に「Bad」を対応付けた情報を記憶する。表示制御機能３７ｃは、検出機能３７ａによる検出結果に対応する文字を記憶回路３５から読み出し、領域「Ｒ１２」に付与して表示させる。このように、表示制御機能３７ｃは、検出機能３７ａによる各部位の検出精度に応じて、検出済みの領域の色を変化させたり、マークを付与したりする。これにより、観察者は、検出済みの部位の検出精度を一目で確認することができる。

このように、表示制御機能３７ｃは、検出機能３７ａによって検出された部位を強調させた仮想患者画像をディスプレイ３２に表示させる。なお、表示制御機能３７ｃは、仮想患者画像上だけではなく、実際のスキャノ画像において検出された部位を強調して表示させることもできる。なお、上述した例では、位置照合機能３７ｂによって位置が照合された後の領域を仮想患者画像に表示させる場合を例に挙げて説明したが、実施形態はこれに限定されるものではなく、照合処理を行わずに仮想患者画像における検出された部位を強調させて表示する場合であってもよい。かかる場合には、表示制御機能３７ｃは、記憶回路３５に格納された識別コードを読み出し、仮想患者画像上で読み出した識別コードに対応する識別コードによって定義される領域を強調して表示させる場合であってもよい。

このように、表示制御機能３７ｃは、検出機能３７ａによって検出された部位を強調して表示させる。しかしながら、検出機能３７ａによる検出処理が必ずしも成功するとは限らず、部位の検出がうまくいかない場合がある。そこで、表示制御機能３７ｃは、表示画像上に設定された領域に対応する仮想患者画像上の領域を部位として強調して表示させることもできる。かかる場合には、入力回路３１が３次元画像データから生成された表示画像に対して被検体の部位を指定するための指定操作を受け付ける。表示制御機能３７ｃは、入力回路３１によって受け付けられた指定操作によって指定された部位を検出された部位として示す情報を出力するように制御する。

例えば、表示制御機能３７ｃは、スキャン計画画面に配置された「image」ボタンが押下されると、図１２Ｂに示すように、仮想患者画像が示されたスキャン計画画面に、収集されたスキャノ画像を表示させる。ここで、表示制御機能３７ｃは、図１２Ｂに示すように、スキャノ画像上にも部位が検出済みの領域「Ｒ１２」とともに、検出済みの領域「Ｒ１２」と区別がつくように、点線で囲んだ領域「Ｒ１３」をスキャン画像上に表示させる。なお、この場合においても、表示制御機能３７ｃは、検出機能３７ａによる各部位の検出精度に応じて、検出済みの領域の色を変化させたり、マークを付与したりすることができる。

ここで、操作者は、入力回路３１を介して、部位の設定を行うことができる。例えば、操作者は、入力回路３１を操作して領域「Ｒ１３」のサイズを変えることで、部位の領域を設定する。例えば、操作者は、図１２Ｃの右側の図に示すように、入力回路３１を操作して、領域「Ｒ１３」を「腹部」を設定するための領域「Ｒ１４」に変更する。このように、操作者によって領域「Ｒ１４」が設定されると、表示制御機能３７ｃは、設定された領域に含まれる特徴点の座標を抽出し、抽出した特徴点に対応する仮想患者画像内の特徴点の座標に座標変換行列を適用することで、仮想患者画像における領域「Ｒ１４」を算出して、算出した領域を「Ｒ１４」として示した仮想患者画像を表示する。なお、上述した座標変換行列は、胸部で算出された座標変換行列を用いる場合であってもよく、操作者によって指定された領域「Ｒ１４」に含まれる特徴点を用いて再度算出する場合であってもよい。

表示制御機能３７ｃは、検出機能３７ａによって段階的に部位が検出されると、検出されるごとにそれらの情報を仮想患者画像に反映する。図１３は、第１の実施形態に係る表示制御機能３７ｃによる処理の一例を示す図である。例えば、図１３の左側の図に示すように、胸部の領域「Ｒ１２」と腹部の領域「Ｒ１４」が検出された後、検出機能３７ａが胸部から「心臓」を検出すると、表示制御機能３７ｃは、図１３の右側の図に示すように、「心臓」を強調した仮想患者画像を表示させる。なお、表示制御機能３７ｃは、部位が段階的に検出された場合においても、検出機能３７ａによる各部位の検出精度に応じて、検出済みの領域の色を変化させたり、マークを付与したりすることができる。例えば、表示制御機能３７ｃは、心臓の検出精度に応じて心臓領域の色を変化させたり、心臓にマークや文字を付与したりすることができる。

このように、検出機能３７ａが優先順位に応じて段階的に部位を検出し、表示制御機能３７ｃが検出された部位が強調された仮想患者画像或いはスキャノ画像を表示させることで、操作者は、解剖学的な特徴点に基づく部位の検出状況を一目で把握することができる。これにより、本スキャンでスキャンしたい範囲が検出されているか否かを一目で判断して、検査を進めていくことができる。

なお、上述した部位の検出処理は、上述した位置決め画像のボリュームデータだけでなく、本スキャンによって収集されたボリュームデータに対しても実行することができる。スキャノ画像と比較して本スキャンで収集される画像は、画質が高く検出機能３７ａによる検出処理の精度が高くなることが予想される。また、本スキャンでは、造影剤が用いられる場合もあり、細かい血管などを検出することも可能となる。そこで、検出機能３７ａは、本スキャンによって画像が収集されると、収集されたボリュームデータを用いて上述した優先順位に沿った検出処理を実行する。ここで、本スキャンでは、部位が設定されたうえでスキャンが実行されているため、例えば、認識レベルはレベル２から開始する場合であってもよい。

一方、本スキャンのスキャン範囲を予め設定しておき、検出機能３７ａによる部位が検出された後に、スキャン範囲を調整することも可能である。具体的には、入力回路３１が診断用の投影データを収集するためのスキャン範囲の設定を受け付ける。そして、制御機能３７ｄが、検出機能３７ａによって検出された被検体の部位の位置に基づいて、入力回路３１によって受け付けられたスキャン範囲を調整する。すなわち、制御機能３７ｄが、スキャン制御回路３３を制御して、スキャンを実行させる。図１４は、第１の実施形態に係るスキャン範囲の調整の一例を説明するための図である。

例えば、図１４の上段の図に示すように、スキャノ画像のボリュームデータに対する検出処理が実行されており、部位が未検出の状態（領域Ｒ１１の内部がグレーの状態）で、操作者が入力回路３１を介して本スキャンのスキャン範囲を「肺」と設定する。かかる場合、スキャノ画像における肺の領域がまだ検出されていないため、正確なスキャン範囲を設定することができず、例えば、図１４の上段における右側の図に示すように、本スキャンのスキャン範囲「Ｒ１５」が肺の領域からずれた状態でスキャン範囲が設定されることとなる。

制御機能３７ｄは、検出機能３７ａによってボリュームデータ内の「肺」が検出されると、図１４の下段における右側の図に示すように、「肺」を正確に含んだ本スキャンのスキャン範囲「Ｒ１６」を設定して、設定した情報（領域Ｒ１６の座標に対応する寝台の位置の情報）をスキャン制御回路３３に送出することで、領域Ｒ１６における本スキャンを実行させる。

なお、上述したグループの情報は、適宜ディスプレイに表示させることができる。例えば、表示制御機能３７ｃは、図１０Ａ、図１０Ｂ及び図１１などに示した対応情報をディスプレイ３２に表示させるように制御する。すなわち、表示制御機能３７ｃは、グループと各グループに含まれる特徴点との対応を示す情報をディスプレイ３２に表示させるように制御する。ここで、グループの情報は、種々の形式で表示させることができる。一例を挙げると、表示制御機能３７ｃは、スキャン計画の計画画面に、図１０Ａ、図１０Ｂ又は図１１に示す対応情報を表示させることができる。また、例えば。表示制御機能３７ｃは、仮想患者画像において、グループに対応する部分を順に表示させることもできる。一例を挙げると、表示制御機能３７ｃは、グループ１からグループ５までの各部位を一定の時間間隔で切り替わりながら強調表示させるように制御することもできる。また、表示制御機能３７ｃは、設定されたスキャン計画に基づくグループの部位を強調表示させるように制御することもできる。これにより、ユーザは、スキャン計画中にこれらの情報を参照することで、検出される部位を確認することができるとともに、検出させる部位の再設定などを行うことができる。

次に、図１５、図１６Ａ及び図１６Ｂを用いて、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１の処理について説明する。図１５、図１６Ａ及び図１６Ｂは、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１による処理の手順を示すフローチャートである。ここで、図１５においては、検査情報及びスキャン条件に基づいてグループを選択して、部位を検出する場合の処理の一例を示す。また、図１６Ａ及び図１６Ｂにおいては、優先順位に基づいて部位を検出する場合の処理の一例を示す。

図１５に示すステップＳ１０１及びステップＳ１０２は、処理回路３７が記憶回路３５から制御機能３７ｄに対応するプログラムを読み出して実行されるステップである。ステップＳ１０１では、処理回路３７が、検査情報及びスキャン条件を受け付けたか否かを判定する。そして、ステップＳ１０２では、処理回路３７が、スキャン制御回路３３、画像再構成回路３６などを制御することで、３次元の位置決め画像を収集する。

図１５に示すステップＳ１０３〜ステップＳ１０５は、処理回路３７が記憶回路３５から検出機能３７ａに対応するプログラムを読み出して実行されるステップである。ステップＳ１０３では、処理回路３７が、検査情報及びスキャン条件に基づいて、グループを選択する。また、ステップＳ１０４では、処理回路３７が、選択したグループに含まれる特徴点を、ボリュームデータから検出する。また、ステップＳ１０５では、処理回路３７が、検出した特徴点に対応する部位を検出する。

図１５に示すステップＳ１０６は、処理回路３７が記憶回路３５から表示制御機能３７ｃに対応するプログラムを読み出して実行されるステップである。ステップＳ１０６では、処理回路３７が、検出した部位の情報をディスプレイ３２に表示させる。

図１６Ａに示すステップＳ２０１及びステップＳ２０２は、処理回路３７が記憶回路３５から制御機能３７ｄに対応するプログラムを読み出して実行されるステップである。ステップＳ２０１では、処理回路３７が、検査が開始されたか否かを判定する。そして、ステップＳ２０２では、処理回路３７が、スキャン制御回路３３、画像再構成回路３６などを制御することで、３次元の位置決め画像を収集する。

図１６ＡのステップＳ２０３及びステップＳ２０４は、処理回路３７が記憶回路３５から検出機能３７ａに対応するプログラムを読み出して実行されるステップである。ステップＳ２０３では、処理回路３７が、検出処理における認識レベルを１に設定する。そして、ステップＳ２０４では、処理回路３７が、認識レベルに対応する解剖学的な特徴点を位置決め画像から検出する。

図１６ＡのステップＳ２０５は、処理回路３７が記憶回路３５から表示制御機能３７ｃに対応するプログラムを読み出して実行されるステップである。ステップＳ２０５では、処理回路３７が、仮想患者画像上に検出結果を表示するとともに、スキャンプランに反映する。

図１６Ａに示すステップＳ２０６は、処理回路３７が記憶回路３５から検出機能３７ａに対応するプログラムを読み出して実行されるステップである。ステップＳ２０６では、処理回路３７が、現在の認識レベルに対応する特徴点を検出したか否かを判定する。図１６Ａに示すステップＳ２０７は、入力回路３１によって実行されるステップである。ステップＳ２０７では、現在の認識レベルに対応する特徴点を検出していないと判定された場合に（ステップＳ２０６否定）、入力回路３１がマニュアルでの指定を受け付ける。

図１６Ａに示すステップＳ２０８及びステップＳ２１０は、処理回路３７が記憶回路３５から制御機能３７ｄに対応するプログラムを読み出して実行されるステップである。ステップＳ２０８では、処理回路３７が、スキャンが実行可能であるか否かを判定する。ステップＳ２１０では、スキャンが実行可能であると判定した場合に（ステップＳ２０８肯定）、処理回路３７が本スキャンを実行する。

図１６Ａに示すステップＳ２０９は、処理回路３７が記憶回路３５から検出機能３７ａに対応するプログラムを読み出して実行されるステップである。ステップＳ２０９では、スキャンが実行可能ではないと判定された場合に（ステップＳ２０８否定）、処理回路３７が、検出処理における認識レベルを１アップさせ、ステップＳ２０４に戻って、認識レベルに対応する解剖学的な特徴点を位置決め画像から検出する。

図１６ＢのステップＳ２１１及びステップＳ２１２は、ステップＳ２１０における本スキャンが実行された後のステップであり、処理回路３７が記憶回路３５から検出機能３７ａに対応するプログラムを読み出して実行されるステップである。ステップＳ２１１では、処理回路３７が、検出処理における認識レベルを２に設定する。そして、ステップＳ２１２では、処理回路３７が、認識レベルに対応する解剖学的な特徴点をスキャンした画像から検出する。

図１６ＢのステップＳ２１３は、処理回路３７が記憶回路３５から表示制御機能３７ｃに対応するプログラムを読み出して実行されるステップである。ステップＳ２１３では、処理回路３７が、仮想患者画像上に検出結果を表示する。図１６Ｂに示すステップＳ２１４は、処理回路３７が記憶回路３５から検出機能３７ａに対応するプログラムを読み出して実行されるステップである。ステップＳ２１４では、処理回路３７が、現在の認識レベルに対応する特徴点を検出したか否かを判定する。図１６Ｂに示すステップＳ２１５は、入力回路３１によって実行されるステップである。ステップＳ２１５では、現在の認識レベルに対応する特徴点を検出していないと判定された場合に（ステップＳ２１４否定）、入力回路３１がマニュアルでの指定を受け付ける。

図１６Ｂに示すステップＳ２１６は、処理回路３７が記憶回路３５から制御機能３７ｄに対応するプログラムを読み出して実行されるステップである。ステップＳ２１６では、処理回路３７が、すべての特徴点を検出したか否かを判定する。ここで、すべての特徴点を検出したと判定した場合に（ステップＳ２１６肯定）、Ｘ線ＣＴ装置１は処理を終了する。

図１６Ｂに示すステップＳ２１７は、処理回路３７が記憶回路３５から検出機能３７ａに対応するプログラムを読み出して実行されるステップである。ステップＳ２１７では、すべての特徴点を検出していないと判定された場合に（ステップＳ２１６否定）、処理回路３７が、検出処理における認識レベルを１アップさせ、ステップＳ２１２に戻って、認識レベルに対応する解剖学的な特徴点をスキャンした画像から検出する。

上述したように、第１の実施形態によれば、画像再構成回路３６は、被検体の３次元画像データを生成する。記憶回路３５は、被検体内の複数の解剖学的特徴点を、複数のグループに対応付けて記憶する。検出機能３７ａは、設定された検査情報および実行するスキャンの種別に基づいて複数のグループのうち、少なくとも１つのグループを選択し、選択されたグループに対応する解剖学的特徴点に基づいて、少なくとも１つのグループに該当する被検体の部位を検出する。表示制御機能３７ｃは、検出された部位を示す情報を出力するように制御する。従って、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１は、検査状況に応じた部位を検出することができ、効率よく部位を検出することを可能にする。

また、第１の実施形態によれば、検出機能３７ａは、検査情報及びスキャンの種別に応じた検出粒度のグループを選択する。従って、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１は、収集されるボリュームデータの状態に応じた検出処理を行うことができ、効率よく部位を検出することを可能にする。

また、第１の実施形態によれば、データ収集回路１４は、被検体を透過したＸ線を検出して投影データを収集する。検出機能３７ａは、投影データから再構成された３次元画像データに含まれる解剖学的な特徴点のうち、予め設定された優先順位が高い特徴点から順に検出することで、被検体の部位を段階的に検出する。表示制御機能３７ｃは、検出機能３７ａによって部位が検出されるごとに、検出された部位を示す情報を出力するように制御する。従って、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１は、解剖学的な特徴点に基づく部位の検出状況を把握させることを可能にする。

また、第１の実施形態によれば、優先順位は、検出に用いられる特徴点の数が少ない部位から順に検出されるように設定される。従って、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１は、検出効率を向上させることを可能にする。

また、第１の実施形態によれば、表示制御部機能３７ｃは、３次元画像データから生成された表示画像及び人体モデル画像（仮想患者画像）のうち少なくとも一方に検出機能３７ａによる検出結果を示した情報を出力するように制御する。また、表示制御部機能３７ｃは、表示画像及び人体モデル画像（仮想患者画像）のうち少なくとも一方において、検出機能３７ａによって検出された部位をその他の部位と比較して強調するように表示させた画像を出力するように制御する。従って、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１は、検出状況をより容易に把握させることを可能にする。

また、第１の実施形態によれば、入力回路３１が３次元画像データから生成された表示画像に対して被検体の部位を指定するための指定操作を受け付ける。表示制御機能３７ｃは、入力回路３１によって受け付けられた指定操作によって指定された部位を検出された部位として示す情報を出力するように制御する。従って、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１は、検出処理がうまくいかなかった場合でも、容易に対応することを可能にする。

また、第１の実施形態によれば、入力回路３１が診断用の投影データを収集するためのスキャン範囲の設定を受け付ける。制御機能３７ｄは、検出機能３７ａによって検出された被検体の部位の位置に基づいて、入力回路３１によって受け付けられたスキャン範囲を調整する。従って、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１は、検出処理を待つことなく正確なスキャン範囲の設定を行うことを可能にする。

（第２の実施形態）
上述した第１の実施形態では、予め設定された優先順位に沿ってボリュームデータから部位を検出する場合について説明した。第２の実施形態では、ボリュームデータから検出された検出結果が標準的な体型とは異なる場合の処理について説明する。なお、第２の実施形態では、第１の実施形態と比較して、検出機能３７ａ及び表示制御機能３７ｃによる処理内容が異なる。以下、これらを中心に説明する。

第２の実施形態に係る表示制御機能３７ｃは、検出機能３７ａによって検出された被検体の部位のうち標準的な形態とは異なる部位の情報及び被検体内に含まれる異物の情報のうち、少なくとも一方の情報を出力するように制御する。図１７は、第２の実施形態に係る表示制御機能による処理の一例を示す図である。例えば、検出機能３７ａは、「肺」の検出処理を実行している際に、右側の肺に対応する特徴点のみが検出され、左側の肺に対応する特徴点が検出されなかった場合、「肺」が検出されないとはせず、検出結果をそのまま記憶回路３５に格納する。

すなわち、検出機能３７ａは、特徴点が検出された右側の肺の特徴点の座標と識別コードとを対応付けて記憶回路３５に格納する。表示制御機能３７ｃは、記憶回路３５から上述した情報を読み出すと、上述した検出結果を反映した情報をディスプレイ３２に表示させる。例えば、表示制御機能３７ｃは、図１７の左側の図に示すように、右側の肺のみを強調させた仮想患者画像を表示させる。これにより、被検体の体型が標準とは異なっていることを操作者に提示することができる。すなわち、操作者に対して、図１７の左側の仮想患者画像を提示することで、実際のスキャノ画像を確認させるように促すことができる。これにより、操作者は、図１７に右側の図に示す実際のスキャノ画像を確認して、被検体が片肺であると認識して記録に残すことができる。

また、表示制御機能３７ｃは、検出された部位を標準的な部位と比較して、大きくことなっている場合には、それを通知する情報を表示させることもできる。例えば、表示制御機能３７ｃは、臓器が異様に肥大していたり、小さかったり、蛇行していたりした場合に、それらの情報を操作者に提示する。例えば、表示制御機能３７ｃは、検出機能３７ａによって検出された心臓のサイズを標準的な心臓のサイズと比較して、肥大しているか否かを判定して肥大していると判定した場合に、この情報をディスプレイに表示させる。ここで、表示制御機能３７ｃは、心臓の肥大の判定として、心胸郭比が５０％を超えるか否かを判定して、心胸郭比が５０％を超えている場合に、心肥大として表示情報を提示する。

図１８は、第２の実施形態に係る表示制御機能３７ｃによる処理の一例を示す図である。例えば、表示制御機能３７ｃは、図１８に示すように、心臓に対して矢印をつけたり、色付けをしたり、アニメーションで点灯させたり、或いは、ワーニングを出すことによって操作者に対して心肥大の情報を提示する。

また、表示制御機能３７ｃは、検出機能３７ａによって検出された被検体の部位に対する評価情報を出力するように制御することもできる。例えば、表示制御機能３７ｃは、検出された部位が心臓の場合に、冠動脈の石灰化を定量評価するためのカルシウムスコアに基づく評価情報を表示する。かかる場合には、制御機能３７ｄが、ＣＴ値に基づいてカルシウムスコアを算出する。そして、表示制御機能３７ｃは、制御機能３７ｄによって算出されたカルシウムスコアに基づいて、評価情報を表示させる。一例を挙げると、表示制御機能３７ｃは、カルシウムスコアが「６００」を超えた場合に、心臓ＣＴ（冠動脈ＣＴ）の実行に対するワーニングを表示させる。これにより、観察者は、対象の被検体に対する検査として、心臓ＣＴが適切ではないと判断することができる。

上述したように、表示制御機能３７ｃは、検出した臓器を標準的な臓器と比較することで、標準から大きく異なる場合にその情報を提示する。また、表示制御機能３７ｃは、検出機能３７ａによって検出された被検体の部位に対する評価情報を出力するように制御する。ここで、このような情報は、臓器に関するだけではなく、例えば、体内に金属や異物などがある場合に同様の情報を提示することができる。ここで、例えば、金属などは、ＣＴ値により検出することができる。例えば、表示制御機能３７ｃは、人体のＣＴ値とは異なるＣＴ値を検出した場合に、上述した警告情報などを提示する。

制御機能３７ｄは、上述したような標準とは異なる情報をＨＩＳやＲＩＳに登録する。これにより、次回、同一の被検体が検査を行う場合に、この情報を読み出して使うことができる。例えば、被検体の情報に片肺の情報があった場合に、検出機能３７ａは、事前に片肺の情報を取得して、検出処理に利用することができる。

また、このような情報は、学習の情報として利用することもできる。例えば、検出機能３７ａが片方の肺だけが検出され、操作者が画像を確認して片肺であることを登録することにより、検出機能３７ａは、特徴点の検出のされ方と片肺の情報とを学習することができる。このように、検出機能３７ａは、被検体の部位のうち標準的な形態とは異なる部位と前記異なる部位に対応する特徴点との関連を学習し、学習結果に基づいて被検体の部位を検出する。

また、検出機能３７ａによる学習は、部位と特徴点との関連だけではなく、金属などに対しても行うことができる。例えば、手術で使用する金属と、その金属の検出のされかたの情報を学習することで、ボリュームデータに対する検出処理の段階で、被検体内に入っている金属を特定することも可能となる。

（第３の実施形態）
さて、これまで第１の実施形態について説明したが、上記した第１の実施形態以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。

上述した第１及び第２の実施形態では、部位を検出する際の実施形態について説明した。ここで、本実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１は、検出した部位の情報に基づいて、スキャン条件を制御したり、画像再構成を制御したりすることも可能である。

例えば、被検体内に金属が含まれている場合や、被検体の体型が局所的に急激に変化している場合、収集されるデータにノイズが含まれることとなる。検出機能３７ａは、ノイズにより検出処理がうまくいかなかった場合に、画像再構成回路３６に投影データからノイズを除去するようにボリュームデータを再構成させて、新たに再構成されたボリュームデータを用いて検出処理を実行する。例えば、画像再構成回路３６は、検出処理がノイズによりうまくいかなかったボリュームデータのもとの投影データを用いて逐次近似再構成により再度画像再構成を実行して、新たなボリュームデータを再構成する。検出機能３７ａは、新たに再構成されたボリュームデータに含まれる被検体の部位を検出する。

また、例えば、検出機能３７ａによる検出結果に基づいて、スキャン条件を制御することも可能である。一例を挙げると、被検体が片肺である場合に、制御機能３７ｄは、片肺が撮像中心にくるように寝台を移動させたり、コリメータ１２ｃやウェッジ１２ｂを片肺の画像が収集できる程度に制御したりする。例えば、制御機能３７ｄは、Ｘ線焦点から撮像対象の片肺が遠い回転角度では、それ以外の角度に比べて線量を落とすように管電流を変調させる。また、例えば、肺に胸水がたまっている場合に、制御機能３７ｄは、線量を高めて画像を収集するように制御する。

また、上述した実施形態では、Ｘ線ＣＴ装置が各種処理を実行する場合について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではなく、例えば、他の医用画像診断装置において各種処理が実行される場合であってもよい。かかる場合には、Ｘ線診断装置や、ＭＲＩ装置、超音波診断装置などの医用画像診断装置が、処理回路３７と同様の処理回路を有し、収集した医用画像データを用いて上述した処理を実行する。

また、第１の実施形態で図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、或いは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。

また、第１の実施形態で説明した制御方法は、予め用意された制御プログラムをパーソナルコンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することによって実現することができる。この制御プログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布することができる。また、この制御プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行することもできる。

以上、説明したとおり、各実施形態によれば、効率よく部位検出を行うことを可能とする。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１ Ｘ線ＣＴ装置
１４ データ収集回路
３７ａ 検出機能
３７ｂ 位置照合機能
３７ｃ 表示制御機能
３７ｄ 制御機能

Claims (16)

1. 被検体の３次元画像データを生成する生成部と、
   前記被検体内の複数の解剖学的特徴点を、複数のグループに対応付けて記憶する記憶部と、
   設定された検査情報および実行するスキャンの種別に基づいて前記複数のグループのうち、少なくとも１つのグループを選択し、選択されたグループに対応する解剖学的特徴点に基づいて、前記少なくとも１つのグループに該当する前記被検体の部位を検出する検出部と、
   検出された部位を示す情報を出力するように制御する出力制御部と、
   を備える、医用画像診断装置。
2. 前記検出部は、前記検査情報及びスキャンの種別に応じた検出粒度のグループを選択する、請求項１に記載の医用画像診断装置。
3. 前記検出部は、前記検査情報及びスキャンの種別に応じて予め設定された優先順位に基づいてグループを選択する、請求項１に記載の医用画像診断装置。
4. 前記優先順位は、検出に用いられる特徴点の数が少ない部位から順に検出されるように設定される、請求項３に記載の医用画像診断装置。
5. 前記出力制御部は、前記３次元画像データから生成された表示画像及び人体モデル画像のうち少なくとも一方に前記検出部による検出結果を示した情報を出力するように制御する、請求項１〜４のいずれか１つに記載の医用画像診断装置。
6. 前記出力制御部は、前記表示画像及び前記人体モデル画像のうち少なくとも一方において、前記検出部によって検出された部位をその他の部位と比較して強調するように表示させた画像を出力するように制御する、請求項５に記載の医用画像診断装置。
7. 前記３次元画像データから生成された表示画像に対して前記被検体の部位を指定するための指定操作を受け付ける受付部をさらに備え、
   前記出力制御部は、前記受付部によって受け付けられた指定操作によって指定された部位を検出された部位として示す情報を出力するように制御する、請求項１〜６のいずれか１つに記載の医用画像診断装置。
8. 診断用の投影データを収集するためのスキャン範囲の設定を受け付けるスキャン範囲受付部と、
   前記検出部によって検出された前記被検体の部位の位置に基づいて、前記スキャン範囲受付部によって受け付けられたスキャン範囲を調整するスキャン制御部と、
   をさらに備える、請求項１〜７のいずれか１つに記載の医用画像診断装置。
9. 前記収集部によって収集された投影データからノイズを除去するように３次元画像データを再構成する再構成部をさらに備え、
   前記検出部は、前記再構成部によって再構成された３次元画像データに含まれる前記被検体の部位を検出する、請求項１〜８のいずれか１つに記載の医用画像診断装置。
10. 前記再構成部は、前記被検体内に含まれる金属及び前記被検体の体型に基づくノイズを除去するように前記３次元画像データを再構成する、請求項９に記載の医用画像診断装置。
11. 前記検出部によって検出された前記被検体の部位の位置に基づいて、診断用の投影データを収集するためのスキャン条件を制御するスキャン制御部をさらに備える、請求項１〜１０のいずれか１つに記載の医用画像診断装置。
12. 前記スキャン制御部は、前記検出部によって検出された前記被検体の部位の位置に基づいて、前記診断用の投影データを収集する際のＸ線の照射条件、照射範囲及び寝台位置のうち少なくとも１つを制御する、請求項１１に記載の医用画像診断装置。
13. 前記出力制御部は、前記検出部によって検出された前記被検体の部位のうち標準的な形態とは異なる部位の情報及び前記被検体内に含まれる異物の情報のうち、少なくとも一方の情報を出力するように制御する、請求項１〜１２のいずれか１つに記載の医用画像診断装置。
14. 前記検出部は、前記被検体の部位のうち標準的な形態とは異なる部位と前記異なる部位に対応する特徴点との関連を学習し、学習結果に基づいて前記被検体の部位を検出する、請求項１〜１３のいずれか１つに記載の医用画像診断装置。
15. 前記出力制御部は、前記複数のグループに関する情報を出力するように制御する、請求項１〜１４のいずれか１つに記載の医用画像診断装置。
16. 前記グループは、前記被検体における位置、臓器、骨、血管、神経のいずれか１つに対応する、請求項１〜１５のいずれか１つに記載の医用画像診断装置。

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